Geri Dön

Türkiye'de kadın istihdamının tahmininde yeniden örneklemeye dayalı regresyon yaklaşımı

A resampling-based regression approach for the estimation of female labor force participation in Türkiye

PDF İndir

  1. Tez No: 1016994
  2. Yazar: HİDAYET AKBULUT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAYRİYE ESRA AKYÜZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bitlis Eren Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, Türkiye'de kadın istihdamının gelecekteki seyri hakkında daha doğru ve güvenilir tahminler elde etmek ve istihdamı etkileyen faktörleri belirleyebilmek amacıyla geleneksel regresyon analizlerinin ötesine geçilerek, Bootstrap ve Jackknife gibi yeniden örnekleme yöntemlerinin kullanılması amaçlanmıştır. Böylece kadın istihdamını etkileyen faktörlerin model üzerindeki etkileri daha detaylı ve sağlam bir şekilde incelenmiştir. Yeniden örnekleme yöntemlerinin temel prensibi, mevcut veri setinden çok sayıda yeni örneklem oluşturarak ve bu örneklem üzerinde tekrarlanan analizler yaparak modelin performansını değerlendirmektir. Bu yaklaşım, modelin tahmin hatalarını azaltarak sonuçların güvenilirliğini artırmayı hedeflemektedir. Çalışmada elde edilen sonuçlara göre; 19902024 dönemini kapsayan verilerde kadın iş gücü katılımının % 25 ile % 34 arasında, düşük standart hata payıyla nispeten durağan bir seyir izlediği görülmüştür. Buna karşın, internet kullanım oranlarının % 0,008 gibi çok düşük seviyelerden % 87 seviyelerine çıkması dijital dönüşümdeki heterojen yapıyı, doğurganlık oranının ise 3,1'den 1,5 seviyelerine gerilemesi demografik dönüşümün kademeli etkisini ortaya koymaktadır. Yapılan analizlerde modelin açıklayıcılık gücünü temsil eden belirleyicilik katsayısının (R2) 0,998 gibi mükemmele yakın bir değerde hesaplanması, bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkendeki değişimi açıklama oranının oldukça yüksek olduğunu kanıtlamaktadır. Ancak modelde yer alan değişkenlerin VIF değerlerinin kritik eşik olan 10'un çok üzerinde olması (özellikle doğurganlık oranında 179,5 ve küreselleşmede 62,95), ciddi bir çoklu doğrusallık sorununa işaret etmektedir. Bu yapısal bağımlılık nedeniyle standart En Küçük Kareler (EKK) yöntemi yerine katsayılara ceza terimi ekleyerek varyans dengesini iyileştiren Ridge, Lasso ve Elastik-Net gibi düzenlileştirme yöntemleri tercih edilmiştir. Ridge regresyonu sonuçları incelendiğinde; internet kullanımı, enflasyon oranı, kentleşme ve doğurganlık oranının kadın istihdamı üzerinde istatistiksel olarak anlamlı etkileri olduğu saptanmıştır (p<0.05). Model performansları karşılaştırıldığında, Ridge orijinal modelinin en yüksek açıklayıcılık R2=0,8716 ve en düşük hata düzeyleri (RMSE=0,9031) ile öne çıktığı görülmektedir. Jackknife yöntemi uygulandığında hata oranlarında belirgin bir artış yaşansa da Bootstrap yöntemindeki tekrar sayılarının artırılması sonuçlarda yüksek bir tutarlılık sağlamıştır. Bu bağlamda, özellikle B=10,000 tekrarlı Bootstrap yönteminin, hata payındaki küçük artışlara rağmen metodolojik açıdan daha sağlam, kararlı ve genellenebilir tahminler sunduğu belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, it is aimed to go beyond traditional regression analyses by employing resampling methods such as Bootstrap and Jackknife in order to obtain more accurate and reliable forecasts regarding the future trajectory of female employment in Türkiye and to identify the factors affecting employment. In this context, the effects of variables influencing female employment are examined in a more detailed and robust manner within the model framework. The fundamental principle of resampling methods is to generate a large number of new samples from the original dataset and to evaluate model performance through repeated analyses on these samples. This approach aims to enhance the reliability of the results by reducing estimation errors. According to the findings, female labor force participation in Türkiye exhibited a relatively stable trend between 25% and 34% over the period 19902024, with low standard error margins. In contrast, the increase in internet usage rates from as low as 0,008% to 87% highlights the heterogeneous nature of digital transformation, while the decline in the fertility rate from 3,1 to 1,5 reflects the gradual impact of demographic transition. The coefficient of determination (R2), representing the explanatory power of the model, is calculated to be 0,998, indicating that the independent variables explain a very large proportion of the variation in the dependent variable. However, the VIF values of the variables in the model are significantly above the critical threshold of 10 (particularly 179,5 for fertility rate and 62,95 for globalization), indicating a serious multicollinearity problem. Due to this structural dependency, instead of the standard Ordinary Least Squares (OLS) method, regularization techniques such as Ridge, Lasso, and Elastic-Net, which improve variance balance by introducing a penalty term to the coefficients, are employed. The results of the Ridge regression analysis reveal that internet usage, inflation rate, urbanization, and fertility rate have statistically significant effects on female employment (p<0.05). When comparing model performances, the original Ridge model stands out with the highest explanatory power (R2=0,8716) and the lowest error levels (RMSE=0,9031). Although the application of the Jackknife method leads to a noticeable increase in error rates, increasing the number of Bootstrap replications ensures a high level of consistency in the results. In this context, the Bootstrap method with B=10,000 replications is found to provide more robust, stable, and generalizable estimates despite slight increases in error margins.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    376192

    Türkiye'de tekstil sektöründe istihdamın geliştirilmesi; Denizli ve Kayseri örneği

    Improvement of human resources in textile and apparel sector in Turkey, case study of Denizli and Kayseri

    NEDİM DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMA PALAMUTCU

  2. Tez No

    303886

    Türkiye'de kadın istihdamının artırılması: Tespit ve öneriler

    The improvement of women's employment: Findings and proposal

    İLKAY ERARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İşletmeBeykent Üniversitesi

    İşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ŞEYMA İPEK KÖSTEKLİ

  3. Tez No

    375421

    Türkiye'de kadın istihdamının kalkınmaya etkileri

    Effects of the women employment to the development of Turkey

    LÜTFİYE SELVA ÇAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmeTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜNSAL BAN

  4. Tez No

    524008

    Türkiye'de kadın istihdamının belirleyicileri

    Determinants of women's employment in Turkey

    NAGİHAN AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    EkonomiNevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM ÖZTÜRK ÇETENAK

  5. Tez No

    570825

    Türkiye'de kadın istihdamının tarihçesi ve kadın istihdamını artırmak için yürütülen politikalar

    History of the women's employment and the policies applied to increase women's employment in Turkey

    SÜMEYYE BEKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonomiSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEZGİN ZABUN

Geri Dön